机器学习画图神器来啦!

Jack Cui

共 1322字,需浏览 3分钟

 ·

2021-01-15 18:02

程序员有个共通点就是:撸代码时候挺爽的,一旦要将过程和结果可视化的时候,就有点犯怵

但无论是涉及到写论文,还是做演示,或者是写博客,或者参加顶会,可视化显然是一个绕不过去的坎儿

对于很多研究人员和开发者来说,内容的「可视化」是一个大问题。如果从头开始画,配色、空间布局都很伤脑筋,而且画丑了也拿不出手,要是有模板可以套就好了。

今天,Jack 给大家带来两款好用的作图神器

一、ML Visuals

ML Visuals 是专为解决神经网络画图问题设计的。

开源以来,项目受到广泛关注,迄今已收获 3.7K Star。ML Visuals 专为解决神经网络画图问题设计,最近,这一模板又进行了更新。

ML Visuals 现在包含了 100 多个可用的自定义图形,使用者可以在任何论文、博客、PPT 中使用这些资源。

项目地址:https://github.com/dair-ai/ml-visuals

这份 101 页的模板共包含几个部分:

  • 基础组件
  • 架构
  • 机器学习概念
  • 抽象背景
  • 渐变背景
  • 机器学习 & 健康
  • 其他
  • 机器学习系统设计

基础组件

这套画图模板首先提供了多种基础组件,比如表示过程、操作或转换的圆角矩形,表示神经元或任意操作的小圆圈,表示向量的一排小方块以及表示多维数组的网格等。

架构

架构部分的模板数量最多,共有 32 张。对于复杂的模型架构来说,套模板显然事半功倍,比亲手画图要便捷得多。

比如,画出卷积操作的示意图:

使用该模板重现一些经典架构也是得心应手,比如下图是使用该模板绘制的 Transformer 架构图:

机器学习概念

该模板还可以用来表示机器学习中的一些基本概念,比如 DropOut、归一化:

除此之外,目前这套模板还包含多张关于生物、医疗领域的内容。比如疼痛强度预估、疼痛位置预估:

这张代表「疼痛指数」的图,稍加修改就能用于别处:

最后再来看下使用该模板绘制的神经网络:

此外,该模板还可用于机器学习系统设计,例如:

目前,该模板还在持续更新中,感兴趣的读者可以参考:http://dwz.date/dU9W

二、Netron

网络可视化神器 Netron,谁用谁知道。

项目地址:https://github.com/lutzroeder/Netron

Netron 是微软家的 lutzroeder 小哥开源的一款软件,目前已经 12.9k+ Star。

深度学习和机器学习模型的可视化工具神器,支持目前大多数主流深度学习框架的模型,你能想到的,都是支持的。

可本地安装,也可以在线使用,在线地址:https://netron.app/

三、絮叨

哦,对了,别忘了上篇文章的福利约定哦~

我是 Jack ,我们下期见。

·················END·················



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